MCDA

Multi-criteria decision analysis (MCDA)

Techniki MCDA są stosowane w celu oceny i klasyfikacji, uporządkowania różnych opcji, od najbardziej preferowanej do najmniej korzystnej. Stosowana do oceny różnego rodzaju złożonych problemów, oceny problemów zarówno finansowych, jak i niefinansowych. Jako zestaw technik, MCDA oferuje różne sposoby oceny złożonego problemu, oceny stopnia spełnienia przez poszczególne opcje zakładanych celów, określania wagi poszczególnych celów i opcji („Analiza wielokryterialna: instrukcja” [11] ). Do tej grupy zalicza się m.in. Analytical Hierarchy Process (AHP).

Według [1] metody MCDA mogą być stosowane do:

• Porównywania wielu opcji w trakcie pierwszego cyklu, w celu wstępnego zidentyfikowania preferowanych oraz niewłaściwych opcji;
• Porównywanie opcji tam, gdzie istnieje wiele, czasem sprzecznych kryteriów;
• Osiągnięcia konsensusu w sprawie decyzji, w której różne zainteresowane strony mają sprzeczne cele, priorytety.

W MCDA można wyróżnić następujące elementy[11]:
• Ustalenie kontekstu analizy, podejmowanej decyzji;
• Identyfikacja opcji podlegających ocenie;
• Identyfikacja celów i kryteriów oceny;
• Ocena, przydzielanie punktacji dla każdej opcji, zgodnie z przyjętymi kryteriami oceny;
• Ważenie, przypisanie wagi do każdego z kryteriów w celu określenia jego poziomu ważności przy podejmowaniu decyzji;
• Wyliczenie, połączenie wagi i punktacji dla każdej opcji, w celu uzyskania ogólnej wartości;
• Badanie wyników;
• Analiza wrażliwości („Sensitivity analysis”):
   o Ocena, czy inne preferencje lub wagi wpływają na ogólną wartość, uszeregowanie opcji?
   o Przegląd zalet i wad wybranych opcji i porównanie poszczególnych opcji w parach;
   o Tworzenie ewentualnych nowych opcji, które mogą być lepsze niż pierwotnie rozważane.

Formalnie poprawnym podejściem jest skonstruowanie drzewa decyzyjnego, przedstawienie możliwych skutków na końcu tego drzewa, a następnie użycie MCDA do wypracowania ogólnego wyniku, oceny (preferencji) dla każdego ze skutków.

Dla metody powstały narzędzia komputerowe wspomagające jej realizację, np. Expert Choice czy moduł QCA oraz MAHP (stosowane przez Instytut EMAG i partnerów projektowych w projektach ValuesSec i CIRAS).

Główne zalety MCDA [1]:

• Zapewnia prostą strukturę dla efektywnego podejmowania decyzji oraz prezentacji założeń i wniosków;
• Może ułatwić zarządzanie złożonymi problemami decyzyjnymi;
• Może pomóc w rozpatrywaniu problemów tam, gdzie trzeba dokonać kompromisów;
• Może pomóc w osiągnięciu porozumienia, gdy zainteresowane strony mają inne cele, a więc i kryteria.

Główne ograniczenia metody [1]:

• Istotny wpływ na wynik ma stronniczość i zły dobór kryteriów decyzyjnych;
• Większość problemów związanych z MCDA nie ma rozstrzygającego, jedynego słusznego rozwiązania;
• Algorytmy agregacji, które obliczają wagi kryteriów na podstawie określonych preferencji, mogą przesłaniać główne cele, prawdziwe podstawy decyzji.

Wynikiem tej metody jest ranking opcji, od najlepszej do najmniej korzystnej. Jeśli w wyniku powstaje macierz, w której osie macierzy są ważonymi kryteriami i punktami (ocenami) dla każdej opcji, wówczas można również wyeliminować opcje, które nie spełniają kryteriów o wysokiej wadze [1].

Metody wielokryterialne, typu MCDA (Multi-criteria Decision Analysis), do których należy Analytic Hierarchy Process (AHP), mają na celu analizę problemu, zagadnienia decyzyjnego w celu wyboru najlepszego (z punktu widzenia decydenta) rozwiązania.

Wielokryterialne decyzje dotyczą wszystkich aspektów życia.

Przykład:

• wybór potrawy: sałatka warzywna (zdrowa), hamburger (smaczny), makaron (tani). 

Nie ma możliwości wyboru potrawy, która będzie jednocześnie smaczna, zdrowa i tania, więc wybór będzie zależał od osobistych preferencji osoby i określenia, które z kryteriów jest decydujące.

Metody MCDA ułatwiają:

• podjęcie decyzji w sytuacji niezdecydowania, braku preferowanych opcji,
• uzasadnienie podejmowanych decyzji,
• włączenie w proces oceny innych osób, doradców, konsultantów.

Proces oceny za pomocą MCDA:

1. Opis ograniczeń, warunków brzegowych oceny, np. 
   • obowiązkowa zgodność ocenianego rozwiązania z wymaganiami prawnymi,
2. Określenie dostępnych opcji do porównania i wyboru, np. 
   • rozwiązanie OpenSource lub komercyjne,
3. Określenie kryteriów oceny, np. 
   • dostępność wsparcia, koszty zakupu, utrzymania, funkcjonalność,
4. Określenie wagi kryteriów, np. 
   • dostępność wsparcia – 20%, koszt zakupu – 15%, koszt utrzymania – 25%, funkcjonalność – 40%,
5. Ocena kryteriów.